基于过程神经网络和量子遗传算法的油藏采收率参量逆向求解

对于多输入多输出系统，针对如何根据系统模型和期望输出反求系统输入的问题，提出了一种基于过程神经网络和量子遗传算法相结合的方法，并给出了具体的实现方法。首先根据实际系统的领域知识和学习样本集，建立满足系统实际输入输出映射关系的正向过程神经网络；然后按照系统在过程区间的某一期望输出，用过程神经网络的输出误差构造适应度函数，用量子遗传算法逆向确定系统的过程输入信号，使该输入信号满足已建立的正向过程映射关系，从而完成系统的逆向过程控制。油藏采收率参量的逆向求解结果证明了该方法的有效性。     

基于量子遗传算法优化的灰色神经网络预测模型

将量子遗传算法用来对灰色神经网络参数做出优化,提出了一种通过量子遗传算法优化灰色神经网络进行预测的建模方法.应用实例表明,文章建立的模型拥有良好的预测效果,可以作为传统方法的一种补充.     

改进量子遗传算法求解非线性方程组

非线性方程组的求解在科学技术和工程应用中经常遇到。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,并应用改进量子遗传算法求解此优化问题。数值模拟的结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于改进量子遗传算法的小波神经网络优化及其软测量应用

针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向.将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型.仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能.     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

基于混沌优化的量子遗传算法

量子遗传算法是一种高效的并行算法，但它有时会陷入局部极值。混沌优化的遍历性可作为搜索过程中避免陷入局部极小值的一种优化机制，随机性和规律性使它具有丰富的时空动态。所以二者结合可互补。经试探分析，典型函数测试结果表明，混沌优化与量子遗传算法相结合全局寻优效果更佳。     

水辅助注塑的GA-LMBP逆向神经网络建模与预测

水辅助注塑是一种新的塑料注塑技术,由于其过程的复杂性,难以采用数学方法建立其过程的数学模型.因此,文中提出一种遗传算法(GA)与LMBP神经网络算法相结合的逆向神经网络(简称GA-LMBP),采用一系列的实验结果,建立水辅助注塑的过程模型.交叉验证表明,该模型的预测值与实验值较吻合.输入水辅助注塑制品上不同位置的壁厚,该模型可快速而准确地预测相应的加工参数,包括熔体注射量、注水压力、注水延迟时间和熔体温度.     

基于改进量子遗传算法的图像匹配算法研究

量子遗传算法是目前较成熟的全局优化算法,对于多目标的优化有独特的高效性和精确性。图像的匹配过程可以近似地看作在搜索目标函数图像相似性的最优解,而目标函数的变量则可用几何参数代替,因此对图像匹配算法的研究可以归结到量子遗传算法的全局寻优。然而,图像匹配中特征参数较多,维度较高,如果使用量子遗传算法(QGA)匹配,就会陷入局部寻优的状况,为了避免此现象的出现以及提高多维高峰环境下的匹配成功率,提出了改进的量子遗传算法,新算法在迭代中后期得到优秀解之时发挥作用,保留最优解,初始化其余个体。该方法一方面帮助算法跳出局部寻优,另一方面增加了群体多样性,进而提高了图像匹配的成功率以及效率。     

基于改进遗传算法的藻类神经网络识别

为了借助智能方法对日益严重的水污染进行识别预测,提出了一种改进遗传神经网络识别算法.该算法通过各个分算子的多元冲突、融合、协作和互补等方式,有机地结合形成一种整体优化算子,它包含了降维差异选择、暂态自适应交叉和冲突自适应变异等3个新的彼此相关联的分算子,能有效地生发多样性,提高解空间处处可达性.数值优化及湖泊蓝绿藻神经网络识别实验表明,该算法在克服早熟、提高全局收敛速度和增强神经网络的泛化能力等方面,均取得满意的藻类识别效果.     

基于遗传算法的神经网络学习算法研究

为了克服神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人的经验的缺点,提出了一种改进的基于遗传算法的BP神经网络学习算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,首先利用遗传算法对神经网络结构、初始连接权和阈值以及学习率和动量因子进行全面进化设计,在解空间中定位出较好的搜索空间,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优。通过利用该算法对XOR问题求解,证明了该算法的有效性,其收敛速度和精度均优于基本BP算法和附加动量项的BP算法。     

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境■行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。     

基于遗传算法的人工神经网络学习算法

为了克服和改进BP算法的不足，提出了一种基于遗传算法的神经网络学习算法，仿真结果表明，该算法具有无比的优越性，可避免BP算法易于陷入局部极小值，训练速度慢、误差函数必须可导、受网络结构的限制等缺陷。     

基于ANN和GAM的结构可靠度分析方法

介绍采用人工神经网络(ANN)和遗传算法(GAM)求解结构可靠度问题的可行性,并使用Matlab语言 编程进行仿真．阐述ANN的样本选择,模型建立网络的稳定性和精度,并得到实例验证．同时,介绍在 GAM中使用十进制编码的实现方法,以及求解约束收敛适应度的自适应调整方法,经修改淘汰法则,显著 加快求解收敛速度．为结构可靠度的智能分析奠定良好基础．     

基于遗传算法的小波神经网络研究及应用

目的 为改进小波神经网络算法的缺陷.方法 当网络的输出层节点的输出值与1之差或输出层节点输出值小于等于设定的阚值,使用变系数法调整输出层的误差,然后再利用遗传算法优化小波网络的参数.结果 在齿轮箱故障诊断中,变系数法有效地防止了误差无法逆向传播下去,使网络失去学习能力.然而,通过遗传算法的全局优化搜索能力得到网络的最优参数,从而避免了网络陷入局部最小.结论 提出的基于遗传算法的小波神经网络即提高网络的诊断精度,又加快了其收敛速度.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于遗传神经网络的语音信号盲分离算法

通过分析基于神经网络的经典盲分离算法具有容易陷入局部极小点,从而导致收敛速度慢和分离效果不准确的缺点,本文首先利用遗传神经网络算法对分离权值进行初始化,然后通过选择操作、交叉操作和变异操作,进行样本训练控制,在整个搜索空间进行搜索,得到分离矩阵最优值,最后实现了语音信号的盲分离.实验表明:该算法具有分离速度快、效果明显等特点.     

一种基于免疫遗传神经网络的盲信号分离方法

提出一种基于免疫遗传优化神经网络的盲信号分离算法。该算法用网络的第一层先对观测矢量作预处理，将其降维与白化，再用网络的第二层对信号进行分离：分离层的权矩阵设计成正交矩阵，并采用免疫遗传优化与独立分量分析相结合的算法，对网络分离层的权值进行训练，其中，取高阶统计量峭度的变形作为训练的代价函数。实验表明，该算法对于盲信号分离是有效的。     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.